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会社員プログラマの森田と向井がコンピュータサイエンス周辺の論文を雑に読んで感心する Podcast です。就業後に会議室からこっそりお送りします。
MF KESSAIエンジニアの技術的な雑談。テクチャ。
日本全国から大学生たちがお届けするラジオ番組「RandomChat放送局」！podcastで絶賛配信中です。
Podcast by 3jumper
NewYork在住の米国公認ホリスティックヘルスカウンセラー Alyssa 牧口と、横浜のMELSE 浦上との間を、音声チャットで結び、健康、デトックス、ダイエット、アンチエイジング、環境などの情報をお伝えするちょっとカジュアルなトーク番組。メイキングを収録した裏LSEも!?
KINKA、JUZU a.k.a MOOCHY、COFFEE & CIGARETTES BAND、DJ KENSEI、DJ KIYO、BLAST HEAD、OLIVE OIL、KILLER-BONG、acca、ZEB、CHIMP BEAMS、AKOYA AFROBEAT、など国内外で活動するアーティスト達の作品をリリース
今回は、オライリーの「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだ感想、Google Playブックスで本を読む、データを扱う者の倫理観、について話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - エンジニア 中村（@usumachi） ## show note データ指向アプリケーションデザイン ――信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理 QUORUM（クオラム）※日本のロックバンド OLTP OLAP 実践ドメイン駆動設計 MySQL から BigQuery にデータを移行する方法 山内モデル：当社データサイエンティストの山内さん。彼の作ったモデルが「山内モデル」と呼ばれるようになり、いつしか山内さ…
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#87: From Laptop to Lambda: Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Transient Functional Containers
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AWS Lambda で Chromium をビルドしたり単体テストを流したりする話を和良が読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 From Laptop to Lambda: Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Transient Functional Containers | USENIX https://github.com/StanfordSNR/gg Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Cloud Functions with gg [PDF] POSH: A …
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#86: JavaScript: the first 20 years
1:01:05
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JavaScript 二十年の歴史を森田がひやかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 JavaScript: the first 20 years | Proceedings of the ACM on Programming LanguagesHajime Morrita による
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#85: Continuous Profiling: Where Have All the Cycles Gone?
35:08
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ハードウェアカウンタを使ったプロファイラ実装を解説した論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Continuous profiling: where have all the cycles gone?: ACM Transactions on Computer Systems: Vol 15, No 4Jun Mukai による
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#84: Profiling a warehouse-scale computer
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データセンターでプロファイラを動かしてわかったことは何なのか、森田が論文を読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers – Google Research Profiling a warehouse-scale computer – Google Research 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile …
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#83: Dynamic Instrumentation of Production Systems
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今をときめく eBPF/bpftrace の先祖 DTrace の論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Dynamic Instrumentation of Production Systems dtrace.org » About DTrace BPF Performance Tools (Book)Jun Mukai による
ガラスをクラウドの cold storage に使いたい Microsoft Research の野望を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Glass: A New Media for a New Era? – Microsoft Research Project Silica proof of concept stores Warner Bros. ‘Superman’ movie on quartz glass GitHub Archive Program: the journey of the world’s open source code to …
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#81: gprof: a Call Graph Execution Profiler
32:26
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昔は広く使われていた実行時間プロファイラ gprof の論文を向井が読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 gprof: a Call Graph Execution Profiler Tarjan’s strongly connected components algorithm – Wikipedia research!rsc: How To Build a User-Level CPU ProfilerJun Mukai による
Misreading Chat またちょっとやります、というお知らせです。マイクテストの結果を配信しています。本編は来週くらいに録る予定です。Hajime Morrita による
今回は、Cloud Composer、社員の4割がBigQuery触ってる世界観、みんなが使えるデータ分析環境の整備、立ち上げたBigQueryユーザーコミュニティ、などについて話しました。 ## パーソナリティ - データエンジニア 山田（@na0） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO 篠原（@shinofara） ## show note - Cloud Composer - メルカリは1,800人中700人がBigQueryを使っている(社員の約4割) - Data Engineering Study #3「分析基盤をうまく組織に浸透させる方法」 - 株式会社マネーフォワード 分析推進室 - BigQueryユーザーの集まるSlackコミュニティ『BQ FUN』…
今回は、ローコード/ノーコード、について話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO 篠原（@shinofara） ## show note - Google CloudがAPI管理とノーコードを駆使したビジネスアプリプラットフォームを公開 - AppSheet - HUGO - STUDIO - webflow
今回は、マネーフォワードベトナムチームとの協業事情、技術面接、コーディング課題の作り込み度合い、ドメイン知識が求められるサービス開発におけるオンボーディングなどについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 近江 - CTO 篠原（@shinofara） ## show note - マネーフォワードベトナム - アクセラレーター（Accelerator） - 買い手チーム｜MF KESSAIユーザー企業様から、商品購入やサービス利用をしている企業様（＝買い手企業）向けにサービス開発をしているチーム。マネーフォワードベトナムとの協業チーム体制をとっている。 - henzaiさん｜買い手チームメンバーの日本人エンジニア。Twitter…
今回は、アーキテクチャ、アプリケーションサービス is 何？などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - エンジニア 中村（@usumachi） ## show note - 実践ドメイン駆動設計（髙木正弘 ヴァーン・ヴァーノン）
今回は、MF KESSAIの監視事情、オライリーの「入門 監視」を読んだ感想、Node.jsのサーバでトレースを仕込もうとしたらハマった話などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO/SRE 篠原（@shinofara） ## show note - 入門 監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン - リアルユーザーモニタリング（Datadog）
今回は、golangのGenerics、バージョンアップ、テストなどについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO/SRE 篠原（@shinofara） ## show note - mabl
今回は、リモートワーク前提の働き方やオンボーディング、障害対応などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO/SRE 篠原（@shinofara） ## show note - インシデントコマンダー - The GitLab Remote Playbook
今回はエンジニア採用の技術選考、アーキテクチャなどについて語りました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO/SRE 篠原（@shinofara） ## show note - 面接前のコーディング課題を取り入れてみた感想 - track https://tracks.run/ - 面接でアーキテクチャ検討を一緒にしている話 - アーキテクチャ - kafka
今回は自己紹介もそこそこに、エンジニア大菅の最近読んだ本について話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア 大菅（@__garsue__） - エンジニア 鈴木（@makiton） - CTO/SRE 篠原（@shinofara） ## show note - ひと言自己紹介 - ゼロトラスト - これ（tech_chat）とは何か - 最近読んだ本の話｜プログラミングTypeScript
Splatoon 未経験者の 森田 が S ランカーの向井にランキング指南をします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep80.mp3 Elo rating system – Wikipedia Bradley–Terry model – Wikipedia Rank – Inkipedia, the Splatoon wiki TrueSkill Ranking System – Microsoft Research TrueSkill 2: A…
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#79: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
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機械学習界隈で話題沸騰の不思議な論文を向井が読んでみました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep79.mp3 [1905.02175] Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features A Discussion of ‘Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features’…
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#78: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
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有名物体認識のアルゴリズムのひとつ Faster RCNN を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep78.mp3 [1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection a…
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#77: Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services
25:49
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プロダクションエラーの原因になったコミットを探す話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep77.mp3 Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services | USENIXJun Mukai による
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#76: XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call
30:15
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Huawei の新発表 OS がどんなものか森田が論文を読みつつ想像します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep76.mp3 XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call Huawei Launches New Distributed Operating System, HarmonyOS How Huawei’s Ark Compiler May I…
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#75: To Unify or Not to Unify: A Case Study on Unified Builds in WebKit
26:49
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WebKit のビルド時間を本気で速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep75.mp3 To unify or not to unify: a case study on unified builds (in WebKit) On Compiling WebKit (now twice as fast!) – Michael Catanzaro Jumbo / Unity builds We’re remo…
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#74: FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
32:56
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ニューラルネッツな顔認識に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep74.mp3 [1804.06655] Deep Face Recognition: A Survey Recommendations for Facial Recognition Input Images – Amazon Rekognition DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face…
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#73: Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go
29:03
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Go 言語にありがちな並行絡みのバグを集めた論文に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep73.mp3 Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go Via Understanding real-world concurrency bugs in Go – the morning paper…
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#72: How (and How Not) to Write a Good Systems Paper
26:46
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システム論文を書く人向けガイドを森田が冷やかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep72.mp3 How (and How Not) to Write a Good Systems Paper | USENIX What Makes a (Graphics) Systems Paper Beautiful How to Get a Paper Accepted at OOPSLA Patterns generate architectures…
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#71: Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge
26:48
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Facebook の Android 機械学習苦労話に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep71.mp3 Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge – Facebook Research 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile…
GPU の祖先みたいな 25 年前の高級ハードウェアを森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep70.mp3 Reality Engine Graphics PlayStation technical specifications – Wikipedia PlayStation 2 technical specifications – Wikipedia HPE Buys SGI for $275 Million: How Far t…
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#69: Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models
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Facebook が NVM を機械学習のデータストレージに使った話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep69.mp3 Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models – Facebook Research SysML 19: Assaf Eisenman, Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Le…
Markov Chain Monte Carlo について森田がしったかぶりします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep68.mp3 Handbook of Markov Chain Monte Carlo Introduction to MCMC Amazon | Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan 日本語訳 Amazon | Physicall…
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#67: Towards Federated Learning at Scale: System Design
33:45
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Federated Learning の実運用に向けた議論を向井が眺めます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep67.mp3 Towards Federated Learning at Scale: System Design – Google AI Towards federated learning at scale: system design – the morning paper SysML Conference…
夏なので古のレイトレ方程式を森田が復習します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep66.mp3 Kajiya: The rendering equation – Google Scholar Rendering equation – Wikipedia Bidirectional reflectance distribution function – Wikipedia SIGGRAPH 2019: Home What Makes a (Graphics) Systems Paper Beautiful AC…
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#65: Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
28:47
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エッジデバイスを寄せ集めて分散機械学習をする Federated Learning を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep65.mp3 [1602.05629] Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data [1610.05492] Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency Follow-up …
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#64: Automating Chaos Experiments in Production
43:56
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Netflix の Chaos Engineering 最新事情っぽい論文を森田が冷やかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep64.mp3 [1905.04648] Automating chaos experiments in production Netflix TechBlog Four Reasons We Choose Amazon’s Cloud as Our Computing Platform (2010) 5 Lessons We’ve Learned Using AWS – Netf…
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#63: Programming with Algebraic Effects and Handlers
34:44
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関数型言語業界ではやっているらしい Algebraic Effects の論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep63.mp3 [1203.1539] Programming with Algebraic Effects and Handlers Algebraic Effects for Functional Programming Programming and Reasoning with Algebraic Effects and Dependent Types yallop/ef…
Joe Armstrong 自身が書いた Erlang の歴史を森田が読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep62.mp3 A History of Erlang Programming Erlang (2nd edition) by Joe Armstrong | The Pragmatic Bookshelf (初版日本語訳) Erlang Garbage Collector | Erlang Solution blog HPACK: the silent killer (feature) of H…
JS 処理系 V8 の Spectre 対策について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep61.mp3 [1902.05178] Spectre is here to stay: An analysis of side-channels and speculative execution A year with Spectre: a V8 perspective · V8Jun Mukai による
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#60 – XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
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GBDT の実装である XGBoost とかのコードを森田が読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep60.mp3 [1603.02754] XGBoost: A Scalable Tree Boosting System dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs …
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#59 – Do Developers Learn New Tools On The Toilet?
28:28
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トイレの張り紙の効能について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep59.mp3 Do Developers Learn New Tools On The Toilet? – Google AI Google Testing Blog: Introducing “Testing on the Toilet” Testing on the Toilet – Mike Bland Bathroom Reader | Scribd Schibsted Eng. on Twitter: “More tha…
Kaggle 勢を賑わす GBDT なるものがなんなのか森田が遠巻きに調べます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep58.mp3 Friedman : Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition XGBoost A Kaggle Master Explains Gr…
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#57 – Asynchronous Functional Reactive Programming for GUIs
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当初はリアクティブ言語になるはずだったプログラミング言語 Elm について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep57.mp3 Asynchronous Functional Reactive Programming for GUIs Elm – A delightful language for reliable webapps A Farewell to FRP Follow up Standardizing WASI: A system interface to run WebAssembl…
サーバーレス知ったかぶり用のホワイトペーパーを森田がひやかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep56.mp3 Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing – RISE LabHajime Morrita による
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#55 – Functional Reactive Programming from First Principles
30:14
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非同期プログラミングモデル ReactiveX の起源を向井が辿ります。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep55.mp3 Functional Reactive Programming from First Principles Arrows, Robots, and Functional Reactive Programming Genuinely Functional User Interfaces Functional Reactive Programming – HaskellWiki Arrow –…
時々おこって困る性能問題 tail latency について森田が愚痴ります。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep54.mp3 The Tail at Scale Tales of the Tail: Hardware, OS, and Application-level Sources of Tail Latency Two Billion Devices and Counting Velocity 2011: John Rauser, “Look at Your Data” – YouTube…
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#53 – BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
33:24
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NN の自然言語処理で transfer learning を実現した BERT について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep53.mp3 [1810.04805] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Improving Language Understanding by Generative Pre-Training GitHub – openai/gpt-2: Co…
機械学習を使ったホワイトバランスのアルゴリズムについて森田が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep52.mp3 [1507.00410] Convolutional Color Constancy Google AI Blog: Night Sight: Seeing in the Dark on Pixel Phones Fast Fourier Color Constancy – Google AI YUV – Wikipedia…
昨年から成果が注目されている自然言語処理向けの新しいニューラルネットワーク Transformer を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/02/ep51.mp3 [1706.03762] Attention Is All You Need The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time The Annotated Transformer Episode 15 –…
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#50 – Geodesic Discrete Global Grid Systems
34:58
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球面上で幾何アルゴリズムを実装する下地となる座標系のデザインについて森田が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/02/ep50.mp3 Geodesic Discrete Global Grid Systems S2 Geometry | S2Geometry Announcing the S2 Library: Geometry on the Sphere | Google Open Source Blog Supercharging geo_point fields in Elasticsearch 2.2…
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#49 – Mind the Gap: Analyzing the Performance of WebAssembly vs. Native Code
26:43
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WebAssembly とネイティブコードの性能を比較した論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/02/ep49.mp3 [1901.09056] Mind the Gap: Analyzing the Performance of WebAssembly vs. Native Code Episode 22 – Bringing the Web up to Speed with WebAssembly – Misreading Chat SPEC – CPU Benchmark Suites Br…
